AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「AIが政治的に偏るらしい」と聞いたのですが、具体的に何を調べればいいのか分かりません。要するにウチの現場にも関係ある話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に確認すれば必ず見えてきますよ。今回の論文は、ChatGPT（OpenAIのGPT-4oモデル）とGoogleのGeminiという2種類のチャットボットが、2024年の欧州議会選挙に関してどのような評価や傾向を示すかを比較した研究です。要点は3つで、実測データを使った比較、ChatGPTに見られた左寄りバイアス、そしてGeminiが多くの政治質問を拒否した点です。
なるほど。実測データというのは具体的にどうやって取ったのですか？我々が日常的に使う場合と同じように質問して比べたのですか？
素晴らしい質問です！研究者は各国の主要政党について、同じ形式の標準化されたプロンプトを毎日投げて、返ってきた評価スコアを集めて比較しています。ポイントは誰が見ても再現できるように条件を揃えている点で、つまり我々が現場で使う場合と同じ土俵で比較していると考えてよいです。
それで、ChatGPTに偏りがあったというのは細かく言うと何を意味するのですか？「左寄り」と言われると、我々の意思決定にどんな影響があるのか掴めません。
いい視点ですね！簡単に言うと、同じ質問を与えたときにChatGPTは左派や中道寄りの政党に高い評価を与える傾向が観察されたのです。つまり外部のステークホルダー分析や世論把握にAIを使うとき、AIの評価がそのまま市民の意見だと誤解すると、意思決定の偏りを招く可能性があります。要点は、ツールの出力をそのまま信じず、別の情報源と突き合わせることです。
ところで、それって要するにAIが勝手に政治的な意見を持っているということですか？それとも訓練データや設計の結果がそう見えているだけですか？
素晴らしい着眼点ですね！要するに後者です。現在のチャットボットは感情や意図を持つわけではなく、訓練に使われたデータや設計上のフィルタリング、そして安全性方針の影響を受けて表示される回答が偏るのです。だから我々は出力の背景、つまりデータの傾向と設計方針を理解して運用上のガードレールを設ける必要があります。
なるほど。Geminiが政治質問をよく拒否したという点も気になります。あれは安全策として正しいんでしょうか。実務では情報が得られない方が困る場面もあります。
素晴らしい問いです！Geminiの応答拒否は過度なフィルタリングの結果と考えられます。これは誤情報抑制や安全性確保の観点から一理ありますが、我々がビジネスで使う場合は、知るべき基礎知識が得られないリスクがあります。運用上は、どういう場面で拒否されるかを把握し、別の情報取得手段を準備するのが現実的です。
それなら我々が取るべき実務的な対策は何でしょうか。投資対効果をちゃんと考えたいのですが、まず何を確認すればよいですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。結論は3点です。1つ目、ツールが出す答えを一次情報として鵜呑みにしないこと。2つ目、重要判断の前には複数のモデルやソースでクロスチェックすること。3つ目、社内でAI出力の評価基準と説明責任のプロセスを作ることです。これだけで意思決定の信頼性は大きく改善できますよ。
分かりました。では最後に私の確認です。今回の論文は、同じ質問でChatGPTとGeminiを比較し、ChatGPTが左寄りの傾向を示し、Geminiは多くの政治質問を拒否したという結果を示している。で、それを踏まえて我々はAIの回答をそのまま信じず、複数ソースで確認する運用ルールを作るべき、ということですね。
その通りです！正に要点を的確に掴まれました。大丈夫、メリットとリスクを整理すれば、AIは強い意思決定支援になりますよ。
